不对称信息下的新能源场站群共享储能运营机制

刘双硕; 李笑竹; 李建林; 尹纯亚; 王海龙

doi:10.7500/AEPS20250804007

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不对称信息下的新能源场站群共享储能运营机制

工程应用 | 更新时间：2026-10-12

- 不对称信息下的新能源场站群共享储能运营机制
- Operation Mechanism of Shared Energy Storage for Renewable Energy Station Clusters Under Asymmetric Information
- 电力系统自动化 2026年50卷页码：201-212
- 作者机构：
  
  1.可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心（新疆大学），新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市 830047
  2.国家能源用户侧储能创新研发中心（北方工业大学），北京市 100144
  3.北京海博思创科技股份有限公司，北京市 100094
- 作者简介：
  
  刘双硕（2000—），男，硕士研究生，主要研究方向：新型储能运行模式。E-mail：2146250480@qq.com
  李笑竹(1990—)，女，通信作者，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：新型储能系统优化配置及运行调控。E-mail：272268272@qq.com
  李建林(1976—)，男，博士，二级教授，博士生导师，主要研究方向：大规模储能技术。E-mail：dkyljl@163.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52307108);北京市自然科学基金资助项目(L242008)
- DOI：10.7500/AEPS20250804007
  中图分类号：
- 收稿：2025-08-04，
  
  修回：2026-01-30，
  
  网络首发：2026-05-20，
  
  纸质出版：2026-11-25
- 稿件说明：
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刘双硕,李笑竹,李建林等.不对称信息下的新能源场站群共享储能运营机制[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250804007.

LIU Shuangshuo,LI Xiaozhu,LI Jianlin,et al.Operation Mechanism of Shared Energy Storage for Renewable Energy Station Clusters Under Asymmetric Information[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250804007.
刘双硕,李笑竹,李建林等.不对称信息下的新能源场站群共享储能运营机制[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250804007. DOI：

LIU Shuangshuo,LI Xiaozhu,LI Jianlin,et al.Operation Mechanism of Shared Energy Storage for Renewable Energy Station Clusters Under Asymmetric Information[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250804007. DOI：

摘要

随着新能源场站强制配储政策的取消，集中式共享储能成为降低投资成本、提升消纳效率的重要手段。然而，新能源场站与共享储能之间存在信息不对称，导致利益分配冲突，传统博弈方法难以有效协调私有信息。为此，提出一种不对称信息下新能源场站群与共享储能的运营机制，构建“声明-决策-优化-学习”四阶段动态博弈框架。在该框架中，新能源场站基于自身类型选择策略，储能运营商通过观测场站行为，利用贝叶斯更新动态推断其真实类型，并调整定价与实施惩罚，以实现类型识别与激励相容。针对高、低波动二值离散类型场景的仿真结果表明，所提方法能有效缓解信息不对称导致的利益偏差；高波动场站租赁价格较低波动场站高7%，体现了风险溢价；贝叶斯更新对场站真实类型的识别准确率稳定在95%以上；与完全信息博弈相比，运营商收益提升7%，动态投资回收期缩短1.6年。该研究为多主体协同的共享储能系统优化提供了新理论与方法支撑。

Abstract

With the abolition of the mandatory energy storage allocation policy for renewable energy stations

centralized shared energy storage has become a vital measure to reduce investment costs and improve accommodation efficiency. Nevertheless

information asymmetry exists between renewable energy stations and shared energy storage

which leads to conflicts in benefit distribution. Traditional game methods struggle to effectively coordinate private information. To this end

an operation mechanism of renewable energy station clusters and shared energy storage under asymmetric information is proposed

and a four-stage dynamic game framework of “declaration-decision-optimization-learning” is constructed. Within this framework

renewable energy stations select strategies based on their own types. By observing the behaviors of the stations

the energy storage operator dynamically infers their true types via Bayesian updating

and adjusts pricing and imposes penalties to realize type identification and incentive compatibility. Simulation results under the binary discrete-type scenario of high and low volatility show that the proposed method can effectively mitigate benefit deviations caused by information asymmetry. The leasing price for high-volatility stations is 7% higher than that for low-volatility stations

reflecting the risk premium. The identification accuracy of the true station types through Bayesian updating remains stably above 95%. Compared with the complete-information game

the operator’s revenue increases by 7%

and the dynamic payback period is shortened by 1.6 years. This study provides new theoretical and methodological support for the optimization of multi-agent collaborative shared energy storage systems.

关键词

Keywords

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